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ryo_0520
2019/10/14
メーカー 経営・経営企画 課長・主任・係長・マネージャ

AIとは単に労働力の代替ではなく、それによって何が実現できるかを考えるという点で、人はさらに労働生産性を上げていくことが求められる。

shuyachin
2019/10/12
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 課長・主任・係長・マネージャ

エレベータができて、ただ2Fに上がるためだけでなく高層ビルが生まれたようなパラダイムシフトがあったように、AIだからこそできる可能性を秘めている。
日本での新しい技術を使いにくい(抵抗感があるから?)ので海外から持ってくるしかない、という風潮を打破する必要性はあるだろうな、とも思う。

oge
2020/06/12
インフラ・公共・その他 経理・財務 一般社員

どのような課題を解決したいかを考えるのはもちろん重要だが、まずはデータ自体を正確に蓄積できるシステム導入が大切だと思った。データの共有は非競争領域ほど進みやすいという話は参考になった。

kenji1959
2020/06/05
インフラ・公共・その他 メーカー技術・研究・開発 その他

AIが得意な自動化、発見・検地、サービスへの応用を念頭に、これまでの携わってきた事業所お・業務経験を踏まえて、これまで見過ごされていたデータの種類とディープラーニングで出来る事を見極め、まず小さいところから成し遂げたい課題解決と、解決による新たなサービス・体験を具体的に想像・イメージしながら、新規事業などの提案につなげられるようにしていきたい。

mendy
2020/05/10
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

松尾先生のモデルを100個用意して~の話は非常に参考になった、データがものをいう時代。データを自動的に大量に収集できる仕組みを作った企業が勝つように感じた。

master01
2020/05/01
金融・不動産・建設 営業 一般社員

AI関連の事業は未来への布石である。身の回りにあるあらゆるものがネットと繋がり、データが蓄積され、より最適なものへパーソナライズ化されていく。しかし、現代においてAIへの抵抗がある人が多いのも事実である。未来は分かっているのに変わらないわけにはいかない。
想像できる未来を創るためにも、AIやデジタル分野に強い人材になることが必要であると再認識した。

miyamanishiki
2020/04/11
メーカー 人事・労務・法務 部長・ディレクター

わが社はメーカなのでいの一番に取り組みたいテーマは生産計画である。納期が理由の失注は避けたいし余計な在庫を持ちたくない。精度の高い需要予測が不可欠となる。もう一つ関心のあるテーマは人材採用。候補者のプロフィール、インタビューの内容から最適の候補者を選定するというもの。会社との相性というのは定性的なもので評価する場合には評価者のバイアスがかかりやすいため。しかし、これを多用すると会社としての「人材多様性」が減少する方向に向かうだろうから長い目で見れば会社にとって恩恵をもたらすかどうかはよく分からない。

hiko_shanghai
2020/03/17
メーカー IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

AIと人間のどちらが、優れているかではなく、共存、共創が大切であると思う。
現在、海外在住だが、日本がAIやITと言った面で遅れているという見方が出来るものの、それが日本の良さなのでは、と思う自分もいるため、何事にも根本や芯、軸といった変えない大切なもの、ことを持ちつつ、変えていき、共に生きていくことが必要なのだと感じた。

shasegawa
2020/02/24
メーカー 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

AIありきではなく、まず現状の課題を整理共有化し、人で解決発展させるもの、AIで解決したほうが効率的なものを仕分けすることが必要。
またある分野でAIを導入した場合に、人がやることにどのような波及効果があるかまで検証が必要。

hacco
2019/11/07
金融・不動産・建設 マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

技術者に聞かず自分で考えろってこと

nao_19971076
2019/11/07
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

AIで代替するできる業務は沢山あると思いますが、進める人たちは、目的の現象を説明する正しいデータセット(精度の高い)をどれだけ蓄積し、それらを分類できるか?そういった事前準備が必要であることを知るべき。具体的には、現象を説明する入力データの数値化(欠損値の補填)や画像化、入力データに対する結果との紐づけ作業、AIで判断した結果を既存のシステムにどのようにマッチングさせるか?等々。
0ベースから構築しようとすると、コストも労力、開発期間も膨大になるので、既存システムの代替(すでにデータセットも結果のフィードバックもできる状態)であれば容易に導入は可能だと思います。

883
2019/11/05
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

AIでネックになっているフローを流す、という考え方は刺さった

taragon_02
2019/10/29
金融・不動産・建設 建設・土木 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

業務フローにある渋滞箇所・隘路を勘と経験を言われる怪しいものではなく、納得性のあるスコア化により判断をスピードアップさせていきたい。
それには眠っている膨大なデータをどう活用してアルゴリズムをつくるか。
みんなが出来そうにないと思っていることを実現させたい。

knhk
2019/10/26
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

AIとは単に労働力の代替ではなく、それによって何が実現できるかを考える。

sumisho2013
2019/10/25
メーカー 資材・購買・物流 課長・主任・係長・マネージャ

若手の起用。老害の処分。